| 科目名 | 福祉経営情報演習 |
|---|
| 単 位 数 | 学年配当 | 開講期間 | 担 当 教 員 |
|---|---|---|---|
| 2 | 2 | 前期開講 | 後藤 順久 |
| テーマ |
|---|
| 福祉・医療のための統計解析 |
| 科目のねらい |
|---|
|
＜キーワード＞ データの視覚化 平均 標準偏差 回帰分析 検定 ＜内容の要約＞ 統計解析を学習するには、 理科系の学生であれば、 理論や数式を覚える必要がありますが、 文科系の学生であれば、 統計用語とその意味、 データの視覚化の技術を先に身につけたほうが実務に役立つケースが多いようです。 基本統計量を理解できず、 挫折してしまう学生がいますが、 そこで諦めないで最低、 回帰分析まで頑張りなさい。 分析することの面白さが理解できるはずです。 そこまでくれば、 因子分析、 主成分分析、 数量化分析の活用までは遠くないと信じます。 自動車の構造についてあまり知らなくても、 自動車の運転はできる。 運転ができるようになれば、 自動車の構造のことをもっと知りたいと思うでしょう。 ＜学習目標＞ ・統計学の実際の計算は、 Excel で解決 ・基本統計量、 回帰分析、 T 検定を駆使できる能力 |
| 授業のながれ |
|---|
|
１． 「これは楽しい」 （数量データの視覚化） ２． 「平均だけじゃないよ」 （基本統計量） ３． 「偏差値はそういうことだったんだ」 （基本統計量） ４． 「誰でもできる統計分析」 （統計処理方法の選択） ５． 「違いがわかる」 （2 つの平均の差の検定） ６． 「とてもビンカン」 （対応のある 2 つの平均の差の検定） ７． 「いつでも使える」 （ノンパラメトリック検定） ８． 「因果応報」 （回帰分析） ９． 「支離滅裂」 （回帰分析） 10． 「大切な要因はどれ」 （重回帰分析） 11． 「順位をつけよう」 （主成分分析） 12． 「アンケート調査の集計・分析」 （独立性の検定） 13−15． まとめ、 予備 |
| 学ぶ上での注意・担当教員からの希望 |
|---|
| 「情報処理演習」 の履修が前提である。 明確なスケジュールに従って進行するので、 欠席すると理解が著しく困難となる。 従って遅刻・欠席の扱いは履修規定に沿って厳格に行うので注意すること。 |
| 本科目の関連科目 |
|---|
| 「情報処理演習」 |
| 成績評価の方法 |
|---|
|
演習系科目であるが、 出席点のほかに、 小テストを行う。 |
| テキスト |
|---|
| ■テキストを使用する □レジュメを使用する □未定 （最初の授業で指示する） |
＜著者＞石村貞夫・高橋達央 ＜テキスト名＞「マンガ統計手法入門」 ＜出版社＞シーエムシー |
| (C) Copyright 2008 Nihon Fukushi University. all rights reserved. |
| 本ホームページからの転載を禁じます。 |
|
|